基于LSH的shapelets转换方法

摘要：

针对基于shapelets转换的时间序列分类算法因shapelets候选集中存在大量相似序列而造成耗时过长的问题,提出了一种基于LSH的shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform,LSHST),提出一种局部敏感哈希函数(LSH)的改进算法,对原始子序列候选集进行逐级过滤筛选,快速挑选出形态上具有代表性的shapelets集合,计算集合中shapelets的质量,采用覆盖的方法确定将要进行转换的shapelets,进一步减小shapelets的数量,进行shapelets转换.实验表明,与Shapelet Transform(ST)、ClusterShapelets(CST)和Fast Shapelet Selection(FSS)算法相比,LSHST在分类精度上最高提升了20.05、19.9和16.52个百分点,在时间节省程度上最高达8000倍、16000倍和8.5倍.

关键词：时间序列分类、shapelets转换、局部敏感哈希

所属期刊栏目：57

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省重点研发计划重点项目201703D111011

在线出版日期：2021-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：112-119